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统计显著性与A/B测试分析
statistical-analyst
alirezarezvani/claude-skills
318
该工具是专业的统计分析助手,专注于A/B测试和假设检验。它可以帮助用户计算实验所需的样本量,执行Z检验、T检验和卡方检验等专业统计分析,并核心区分“统计显著性”与“实际意义”,确保基于严谨的统计证据做出产品和商业决策。
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Power BI 语义建模助手
powerbi-modeling
github/awesome-copilot
470
通过先连接并分析当前模型,再针对星型架构、DAX 计算、关系配置、RLS、文档与性能等给出 Power BI 语义建模优化建议,适用于构建可维护的报表数据模型。
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基因调控网络推断
arboreto
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
402
使用可扩展的 GRNBoost2 和 GENIE3 算法,从批量或单细胞转录组数据中推断基因调控网络,识别转录因子与靶基因的调控关系,并支持分布式计算。
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Astropy 天文数据分析库
astropy
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
80
Astropy 是核心天文 Python 库,提供单位与量、坐标转换、FITS 读写、表格操作、时间系统、WCS 和宇宙学计算。适用于天文数据分析与调试。
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Dask 分布式计算
dask
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
361
使用 Dask 实现超内存的 pandas 与 NumPy 并行及分布式计算。适用于大数据集多文件处理、超大 DataFrame/数组运算和非结构化数据清洗,可从单机扩展到集群。
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Datamol 化学信息学工具包
datamol
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
159
基于 RDKit 的 Python 化学信息学封装库,简化分子解析、标准化、描述符与指纹计算、聚类、3D 构象生成及并行药物发现流程,适合标准分子数据处理。
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LaminDB 生物数据管理
lamindb
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
350
LaminDB 是一个开源的、原生谱系的数据湖,专为生物数据集和模型设计。它支持数据的查询、追踪、验证和 FAIR 合规性,兼容多种存储格式。用户可追踪计算工作流,通过 Bionty 进行本体注释,管理单细胞测序等生物数据,确保可复现性和团队协作。
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PathML 计算病理学工作流
pathml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
359
使用 PathML 在本地开展计算病理学研究:加载与切分全切片图像、构建预处理与质控流水线、管理 h5path 数据、量化多重免疫荧光图像、构建空间图并规划有界的模型推理。
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Pymatgen 材料分析
pymatgen
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
73
使用 pymatgen 分析、验证、转换材料结构与计算数据,涵盖对称性、相图和 Materials Project 查询,强调数据溯源。
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RDKit 化学信息学工具包
rdkit
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
257
基于 Python 的化学信息学工具包,提供分子精细控制能力:SMILES/SDF 解析、分子描述符(分子量、LogP、TPSA)、指纹、子结构检索、2D/3D 坐标生成、相似性计算、化学反应与可视化,适用于药物发现与计算化学研究。
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scVelo RNA速率分析
scvelo
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
360
scVelo 是用于单细胞 RNA 测序的 RNA 速率分析 Python 包,通过未剪接/剪接 mRNA 动力学估计细胞状态转变,推断轨迹方向,计算潜在时间并识别驱动基因,揭示细胞命运决定。
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SHAP 模型可解释性指南
shap
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
432
本技能涵盖使用 SHAP 库解释和审计机器学习预测。指导用户选择解释器、计算特征归因并验证结果。包括局部和全局可视化工作流,处理多输出模型,并确保模型行为描述准确,不暗示因果关系。需要 Python 3.12+ 及特定 SHAP 版本。
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